Photodynamic molecular beacon as an activatable photosensitizer based on protease-controlled singlet oxygen quenching and activation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Molecular beacons are FRET-based target-activatable probes. They offer control of fluorescence emission in response to specific cancer targets, thus are useful tools for in vivo cancer imaging. Photodynamic therapy (PDT) is a cell-killing process by light activation of a photosensitizer (PS) in the presence of oxygen. The key cytotoxic agent is singlet oxygen ((1)O(2)). By combining these two principles (FRET and PDT), we have introduced a concept of photodynamic molecular beacons (PMB) for controlling the PS's ability to generate (1)O(2) and, ultimately, for controlling its PDT activity. The PMB comprises a disease-specific linker, a PS, and a (1)O(2) quencher, so that the PS's photoactivity is silenced until the linker interacts with a target molecule, such as a tumor-associated protease. Here, we report the full implementation of this concept by synthesizing a matrix metalloproteinase-7 (MMP7)-triggered PMB and achieving not only MMP7-triggered production of (1)O(2) in solution but also MMP7-mediated photodynamic cytotoxicity in cancer cells. Preliminary in vivo studies also reveal the MMP7-activated PDT efficacy of this PMB. This study validates the core principle of the PMB concept that selective PDT-induced cell death can be achieved by exerting precise control of the PS's ability to produce (1)O(2) by responding to specific cancer-associated biomarkers. Thus, PDT selectivity will no longer depend solely on how selectively the PS can be delivered to cancer cells. Rather, it will depend on how selective a biomarker is to cancer cells, and how selective the interaction of PMB is to this biomarker.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle